論文の概要: Explainable Performance: Measuring the Driving Forces of Predictive Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05866v2
• Date: Mon, 12 Jun 2023 07:03:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 02:02:16.091273
• Title: Explainable Performance: Measuring the Driving Forces of Predictive Performance
• Title（参考訳）: 説明可能なパフォーマンス: 予測パフォーマンスの駆動力の測定
• Authors: Hu\'e Sullivan, Hurlin Christophe, P\'erignon Christophe and Saurin S\'ebastien
• Abstract要約: 本稿では,モデルの予測性能に対する入力特徴の特定の寄与を測定するために,XPER(eXplainable PERformance)手法を提案する。 理論的にはShapley値に基づいており、モデル非依存およびパフォーマンスメトリック非依存の両方である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce the XPER (eXplainable PERformance) methodology to measure the specific contribution of the input features to the predictive performance of a model. Our methodology is theoretically grounded on Shapley values and is both model-agnostic and performance metric-agnostic. Furthermore, XPER can be implemented either at the model level or at the individual level. We demonstrate that XPER has as a special case the standard explainability method in machine learning (SHAP). In a loan default forecasting application, we show how XPER can be used to deal with heterogeneity issues and significantly boost out-of-sample performance. To do so, we build homogeneous groups of individuals by clustering them based on their individual XPER values. We find that estimating group-specific models yields a much higher predictive accuracy than with a one-fits-all model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モデルの予測性能に対する入力特徴の特定の寄与を測定するために,XPER(eXplainable PERformance)手法を提案する。 理論的にはShapley値に基づいており、モデル非依存およびパフォーマンスメトリック非依存の両方である。 さらに、XPERはモデルレベルでも個々のレベルでも実装できます。 我々は、XPERが機械学習(SHAP)における標準的な説明可能性法を特別なケースとして持っていることを実証する。 ローンデフォルトの予測アプリケーションでは、XPERが不均一性の問題に対処し、サンプル外のパフォーマンスを大幅に向上させる方法を示す。 そのために、各個体のXPER値に基づいてクラスタリングすることで、同種グループを構築する。 グループ固有のモデルを推定すると、単相モデルよりもはるかに高い予測精度が得られることがわかった。

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